Báo cáo Bài tập lớn trí tuệ nhân tạo : Áp dụng thuật toán best first search vào tìm đường đi từ một điểm đến một điểm khác trong bản đồ của một xã

Báo cáo bài tập lớn
Môn: Nhập môn trí tuệ nhân tạo
Đề bài: Áp dụng thuật toán best first search vào tìm đường đi từ một
điểm đến một điểm khác trong bản đồ của một xã
A. Thuật toán best first search:
Ưu điểm của tìm kiếm theo chiều sâu là không phải quan tâm đến sự
mở rộng của tất cả các nhánh. Ưu điểm của tìm kiếm chiều rộng là không bị
sa vào các đường dẫn bế tắc (các nhánh cụt). Tìm kiếm ưu tiên tối ưu sẽ kết
hợp 2 phương pháp trên cho phép ta đi theo một con đường duy nhất tại một
thời điểm, nhưng đồng thời vẫn "quan sát" được những hướng khác. Nếu con
đường đang đi "có vẻ" không triển vọng bằng những con đường ta đang "quan
sát" ta sẽ chuyển sang đi theo một trong số các con đường này. Để tiện lợi ta
sẽ dùng chữ viết tắt BFS thay cho tên gọi tìm kiếm ưu tiên tối ưu.
Một cách cụ thể, tại mỗi bước của tìm kiếm BFS, ta chọn đi theo trạng
thái có khả năng cao nhất trong số các trạng thái được được xét cho đến thời
điểm đó. (khác với leo đồi dốc đứng là chỉ chọn trạng thái có khả năng cao
nhất trong số các trạng thái kế tiếp có thể đến được từ trạng thái hiện tại). Như
vậy, với tiếp cận này, ta sẽ ưu tiên đi vào những nhánh tìm kiếm có khả năng
nhất (giống tìm kiếm leo đồi dốc đứng), nhưng ta sẽ không bị lẩn quẩn trong
các nhánh này vì nếu càng đi sâu vào một hướng mà ta phát hiện ra rằng
hướng này càng đi thì càng tệ, đến mức nó xấu hơn cả những hướng mà ta
chưa đi, thì ta sẽ không đi tiếp hướng hiện tại nữa mà chọn đi theo một hướng
tốt nhất trong số những hướng chưa đi. Đó là tư tưởng chủ đạo của tìm kiếm
BFS.
Ta xét ví dụ sau:
Khởi đầu, chỉ có một nút (trạng thái) A nên nó sẽ được mở rộng tạo ra 3
nút mới B,C và D. Các con số dưới nút là giá trị cho biết độ tốt của nút. Con
số càng nhỏ, nút càng tốt. Do D là nút có khả năng nhất nên nó sẽ được mở
rộng tiếp sau nút A và sinh ra 2 nút kế tiếp là E và F. Đến đây, ta lại thấy nút
B có vẻ có khả năng nhất (trong các nút B,C,E,F) nên ta sẽ chọn mở rộng nút
B và tạo ra 2 nút G và H. Nhưng lại một lần nữa, hai nút G, H này được đánh

giá ít khả năng hơn E, v. thế sự chú. lại trở về E. E được mở rộng và các nút
được sinh ra từ E là I và J. Ở bước kế tiếp, J sẽ được mở rộng và nó có khả
năng nhất. Quá trình này tiếp tục cho đến khi tìm thấy một lời giải.
Lưu ý rằng tìm kiếm này rất giống với tìm kiếm leo đồi dốc đứng, với 2 ngoại
lệ. Trong leo núi, một trạng thái được chọn và tất cả các trạng thái khác bị loại
bỏ, không bao giờ chúng được xem xét lại. Cách xử lý dứt khoát này là một
đặc trưng của leo đồi. Trong BFS, tại một bước, cũng có một di chuyển được
chọn nhưng những cái khác vẫn được giữ lại, để ta có thể trở lại xét sau đó khi
trạng thái hiện tại trở nên kém khả năng hơn những trạng thái đ. được lưu trữ.
Hơn nữa, ta chọn trạng thái tốt nhất mà không quan tâm
đến nó có tốt hơn hay không các trạng thái trước đó. Điều này tương phản với
leo đồi vì leo đồi sẽ dừng nếu không có trạng thái tiếp theo nào tốt hơn trạng
thái hiện hành.
Để cài đặt các thuật giải theo kiểu t.m kiếm BFS, người ta thường cần
dùng 2 tập hợp sau
OPEN: tập chứa các trạng thái đã được sinh ra nhưng chưa được xét
đến (vì ta đã chọn một trạng thái khác). Thực ra, OPEN là một loại hàng đợi
ưu tiên (priority queue) mà trong đó, phần tử có độ ưu tiên cao nhất là phần tử
tốt nhất. Người ta thường cài đặt hàng đợi ưu tiên bằng Heap. Các bạn có thể
tham khảo thêm trong các tài liệu về Cấu trúc dữ liệu về loại dữ liệu này.
CLOSE: tập chứa các trạng thái đã được xét đến. Chúng ta cần lưu trữ
những trạng thái này trong bộ nhớ để đề ph.ng trường hợp khi một trạng thái
mới được tạo ra lại trùng với một trạng thái mà ta đã xét đến trước đó. Trong
trường hợp không gian tìm kiếm có dạng cây thì không cần dùng tập này.
Thuật giải BEST-FIRST SEARCH
1. Đặt OPEN chứa trạng thái khởi đầu.
2. Cho đến khi t.m được trạng thái đích hoặc không c.n nút nào trong OPEN,
thực hiện:
2.a. Chọn trạng thái tốt nhất (Tmax) trong OPEN (và xóa Tmax khỏi
OPEN)

2.b. Nếu Tmax là trạng thái kết thúc th. thoát.
2.c. Ngược lại, tạo ra các trạng thái kế tiếp Tk có thể có từ trạng thái
Tmax. Đối với mỗi trạng thái kế tiếp Tk thực hiện:
Áp dụng vào bài toán:
Khai báo chương trình:
private int n;//so dinh
private int[,] arr = new int[50, 50];//luu do thi mang 2 chieu
private int[] head = new int[50];//head là khi tìm đc đường thì
head[i] = j là đến j là đỉnh trc của i
private int first, last, begin, end;
private int[] queue = new int[50];
private int[] dd = new int[50];// dd là đánh dấu các đỉnh đa
duyệt
private int[] h = new int[50];
private string path = "";
thực hiện chương trình:
public void Process()
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
head[i] = dd[i] = -1;
}
first = 0;
last = 0;
queue[last] = begin;
dd[begin] = 0;
while (first <= last)
{
int i = queue[first];
first++;

if (i == end) break;
else
{
for(int j = 0; j < n; j++)
if (dd[j] == -1 && arr[i, j] > 0)
{
last++;
queue[last] = j;
int k = last;
while (k > first)
{
if (h[k] < h[k - 1])
{
int kk = h[k+1];
h[k + 1] = h[k];
h[k] = kk;
k ;
}
else break;

}
head[j] = i;
dd[j] = 0;
}
}
}
path = "";
if (head[end] != -1)
{
path = (char)(end + 65) + path;

end = head[end];
while (head[end] != -1)
{
path = (char)(end + 65) + " > " + path;
end = head[end];
}
path = (char)(end + 65) + " > " +path;
}
else path = "null";
}
Tài liệu được tham khảo ở một số web trên mạng.